朔州陶瓷职业技术学院《视觉传达设计创意思维》2023-2024学年第一学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页朔州陶瓷职业技术学院

《视觉传达设计创意思维》2023-2024学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共15个小题，每小题1分，共15分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、在计算机视觉的应用中，人脸识别技术受到广泛关注。假设一个人脸识别系统正在进行身份验证，以下关于人脸识别的描述，正确的是：（）A.只依靠面部的几何形状信息就能实现准确的人脸识别B.光照变化和面部表情对人脸识别的准确率没有影响C.结合深度学习模型和多模态信息，如红外图像，可以提高人脸识别的性能和可靠性D.人脸识别系统不需要考虑数据的隐私和安全问题2、计算机视觉中的图像配准是将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行匹配和对齐。以下关于图像配准的叙述，不正确的是（）A.图像配准需要找到图像之间的对应点或特征，然后进行变换和对齐B.图像配准在医学图像分析、遥感图像处理和三维重建等领域有着广泛的应用C.图像配准的精度和鲁棒性受到图像质量、噪声和几何变形等因素的影响D.图像配准是一个简单的过程，不需要复杂的算法和优化3、在计算机视觉的人脸识别任务中，假设要实现一个能够在不同光照和表情下准确识别的系统。以下关于数据预处理的步骤，哪一项是最重要的？（）A.对人脸图像进行归一化处理，统一大小和亮度B.对图像进行锐化处理，增强面部特征C.给图像添加艺术效果，提高美观度D.随机裁剪图像，增加数据多样性4、计算机视觉中的医学图像分析对于疾病的诊断和治疗具有重要意义。以下关于医学图像分析的描述，不准确的是（）A.可以对X光、CT、MRI等医学图像进行病灶检测、器官分割和疾病分类B.深度学习技术在医学图像分析中取得了显著的成果，但也面临数据标注困难和模型泛化能力不足的问题C.医学图像分析需要遵循严格的医学标准和伦理规范，确保结果的准确性和可靠性D.医学图像分析完全依赖于计算机视觉技术，医生的经验和专业知识不再重要5、在计算机视觉中，图像去雾是提高有雾图像质量的技术。以下关于图像去雾的描述，不准确的是（）A.图像去雾可以基于物理模型或深度学习方法来实现B.深度学习方法在图像去雾中能够有效地恢复图像的细节和颜色C.图像去雾只对轻度有雾的图像有效，对于浓雾图像效果不佳D.图像去雾可以提高图像的清晰度和可视性，有助于后续的处理和分析6、假设要构建一个能够对卫星图像进行地物分类的计算机视觉系统，用于国土资源调查和环境监测。由于卫星图像的分辨率较高且覆盖范围广，以下哪种处理方式可能是必要的？（）A.图像分块处理B.多尺度分析C.特征选择和降维D.以上都是7、计算机视觉是一门研究如何让计算机从图像或视频中获取信息和理解内容的学科。在计算机视觉的应用中，目标检测是一项重要任务。以下关于目标检测的描述，不准确的是（）A.目标检测能够准确识别图像或视频中特定类别的物体，并确定其位置和大小B.深度学习技术的发展极大地提高了目标检测的准确性和效率C.目标检测只适用于静态图像，对于动态视频的处理效果不佳D.目标检测在自动驾驶、安防监控和工业检测等领域有着广泛的应用8、计算机视觉在工业检测中的应用越来越广泛。假设要检测电子电路板上的微小缺陷，以下关于图像采集设备的选择，哪一项是最为关键的？（）A.选择高分辨率的数码相机，获取清晰的图像B.选用具有大景深的镜头，确保整个电路板都清晰成像C.采用高速摄像机，快速采集大量图像D.选择价格低廉的图像采集设备，降低成本9、假设要开发一个能够在低光照条件下清晰拍摄并处理图像的计算机视觉系统，以下哪种图像增强方法可能有助于改善图像质量？（）A.直方图均衡化B.伽马校正C.暗通道先验去雾D.以上都是10、在计算机视觉的图像配准任务中，假设要将两张拍摄角度不同的同一物体的图像进行对齐。以下关于特征匹配的方法，哪一项是不太可靠的？（）A.使用SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）特征进行匹配B.基于像素值的直接比较进行匹配C.利用SURF（SpeededUpRobustFeatures）特征进行匹配D.通过ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）特征进行匹配11、在计算机视觉的图像去噪任务中，假设要去除一张受到严重噪声污染的图像中的噪声。以下关于图像去噪方法的描述，正确的是：（）A.中值滤波能够有效地去除椒盐噪声，但会使图像变得模糊B.均值滤波在去除噪声的同时能够很好地保留图像的细节信息C.小波变换去噪方法计算复杂度高，不适合处理大规模图像D.所有的图像去噪方法都能够完全恢复出原始的无噪图像12、计算机视觉中的手势识别用于理解人的手势动作。假设要在一个智能交互系统中实现实时准确的手势识别，以下关于手势识别方法的描述，正确的是：（）A.基于传感器的手势识别方法能够精确获取手势的运动信息，但佩戴传感器不方便B.基于视觉的手势识别方法不受环境光照和背景的影响，识别稳定性高C.深度学习中的卷积神经网络在手势识别中无法处理复杂的手势变化和遮挡D.手势识别系统只要能够识别常见的几种手势，就能够满足大多数应用需求13、计算机视觉在体育赛事分析中的应用可以提供更多的数据和见解。假设要分析一场足球比赛中球员的跑动轨迹和动作。以下关于计算机视觉在体育赛事中的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过对视频的分析，自动跟踪球员的位置和运动轨迹B.能够对球员的动作进行分类，如传球、射门和防守C.计算机视觉在体育赛事分析中的结果可以直接作为裁判的判罚依据，无需人工复查D.可以结合多摄像头的信息，获取更全面和准确的比赛数据14、在计算机视觉中，目标检测是一项重要任务。假设要在一张包含多种物体的图像中准确检测出汽车的位置和类别。以下关于目标检测算法的描述，正确的是：（）A.传统的基于特征提取和分类器的方法在复杂场景下检测效果优于深度学习方法B.深度学习中的FasterR-CNN算法通过生成候选区域和分类回归，能够实现高精度的目标检测C.目标检测算法只关注物体的外观特征，不考虑物体之间的空间关系D.所有的目标检测算法对于小目标的检测都具有同样出色的性能15、在计算机视觉的应用于自动驾驶领域，需要实时检测道路上的交通标志和标线。假设车辆在高速行驶中，以下哪种技术能够快速准确地检测到各种交通标志，并且对光照变化和遮挡具有较强的鲁棒性？（）A.基于颜色和形状特征的检测方法B.基于深度学习的检测方法，结合多尺度特征C.基于边缘检测和形态学操作的方法D.基于模板匹配和特征点匹配的方法二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）解释计算机视觉中的目标检测与图像分类的区别。2、（本题5分）简述图像的显著性检测的目的。3、（本题5分）描述计算机视觉在地下管道检测中的应用。4、（本题5分）简述图像的色彩匹配方法。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）通过计算机视觉，对不同类型的雕塑作品进行分类。2、（本题5分）开发一个能够识别不同种类猫科动物的计算机视觉系统。3、（本题5分）基于计算机视觉的智能停车场管理系统，实现车辆的自动入场和出场管理。4、（本题5分）通过图像分割技术，将医学图像中的骨骼和软组织进行分离。5、（本题5分）设计一个基于计算机视觉的签名识别系统。四、分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）选取某食品品牌的食品标签设计，分析其如何运用文字、图案等元素传达食品信息和吸引消费